JDSCデータサイエンティスト座談会〜「自動車部品メーカーDX支援PJ」の裏側〜
メンバー全員がデータサイエンティスト（以下「DS」）という異色のプロジェクトを担当している社員に、プロジェクトの魅力、JDSCの良さを語ってもらいました！
Q. まずはみなさん自己紹介からお願いします
和田：DXソリューション事業部でDSとして働いている和田です。新卒でプラントエンジニアリングメーカーに入社し機械設計業務に従事した後、データサイエンス領域にキャリアチェンジし、2022年2月から現職です。JDSCでは主に製造業向けのDXプロジェクトに携わっています。
井上：同じくDXソリューション事業部のDSの井上です。新卒ではALT配置事業者に入社しました。体調を崩し退職後、データサイエンス領域へのキャリアチェンジを目指し独学していました。そんな中で社会人インターンとしてJDSCに拾っていただき、2021年1月から現職です。JDSCでは小売向けDM送付最適化ソリューションの運用、製造業向けDXプロジェクトなどに従事しています。
鈴木：同じくDXソリューション事業部でDSとして働いている鈴木です。新卒で金融領域の研究所に入社し、DSとしては資産運用戦略の構築や自然言語処理を生かした応用研究、社会実装に取り組んで来ました。2023年4月から現職です。JDSCではまだまだひよっこです。JDSCでは和田さん・井上さんとともに製造業向けのDXプロジェクトで機械学習モデル開発を担当しています。
Q. 本日は3人が携わられているプロジェクトについてお話しいただけるとのことですが、概要を教えていただけますか？
和田：現在3人が携わっているプロジェクトは自動車部品メーカーのDXを支援するプロジェクトです。このプロジェクトは物理式では表しきれない機械的挙動を、データを使って予測することを目指しています。機械的挙動を正確に予測することができれば、客先との仕様のすり合わせ工程を効率化できたり、設計・試作におけるトライアンドエラーを減らして設計工程を効率化できたりとビジネス上大きなメリットを得ることができます。また、予測モデルを組み込んだアプリケーションを開発することで、設計工程だけでなく営業工程でも価値を出せるものを作ることを目指しています。
PoCフェーズを経て、現在はAI構築フェーズを行っているところです。
プロジェクトメンバーは我々を含めて全部で5人ですが、みな肩書きはDSです。
Q. それぞれがDSという肩書きを持つ皆さんですが、プロジェクトにおける具体的な役割を教えていただけますか？
和田：私はプロジェクトリーダーとして、クライアントとのコミュニケーションやプロジェクト全体のマネジメントを担当しています。PoCフェーズでは自分で手を動かす部分もありましたが、今のAI構築フェーズでは優秀なメンバーが加わってくれたこともあり、私はプロジェクト運営に専念できています。
井上：PoCフェーズでは、データのETL処理や動作予測の要件定義から、予測ロジックの設計・実装までをインターンの方と協力しながら担当しました。AI構築フェーズでは個人的な志向からデータエンジニアリング方面を主に担当しており、フェーズが進んだことによるデータの追加に対してPoCから連続した分析ができるようなETLパイプラインの構築が今のミッションです。
鈴木：私はAI構築フェーズから参加しています。クライアントや井上さんから提供されたデータを用いて、仮説検証から機械学習モデルの作成までを担当しています。またその使い方も含めたクライアントとのコミュニケーションも私の仕事です。
Q. なるほど、みなさんDSでありつつもクライアントとのコミュニケーションから実装までうまく役割分担をしながらプロジェクトを進めているんですね。プロジェクトの魅力はどのようなところにありますか？
和田：鈴木さんはプロジェクトに入ってまだ2ヶ月弱と短いですが、どのような印象を持っていますか？
鈴木：今回のプロジェクトはビジネス課題が明確ですし、その課題をどのように定式化するか、モデルを構築するか、そしてクライアントが実際に使えるのかを考えることに注力できていますし、充実感があります。
和田：確かにすでに与えられた問題を解くというのではなくて、クライアントの隠れたニーズなども拾い出してビジネス課題をデータサイエンスの問題に落とし込むところから関われるのは大きいですよね。「これは何のために行った分析、モデリングなんだろうか？」となりにくいですし、PoCでとどまらないAIの社会実装ができているところは私もDSとして非常に魅力的だと感じる部分です。ちなみにこうした現場のビジネスの文脈を常に意識するというのはJDSCにおけるDSの共通見解となっているので、JDSCはこれまで様々なクライアントに対して貢献できているのだと思います。
この共通見解が強く現れている、DS中橋さんの記事
別業界クライアントへの貢献に関する記事：
井上：JDSCではプロジェクトにもよりますがクライアントのデータの状況確認からDSが入ってアセスメントを行います。クライアントが製造業界の場合、直接データ取得のプロセスを見学させて頂いたり、かなり「生っぽい」ところから参加できるのはとても良いところです。こうした経験もビジネス課題を意識するときの経験値になっていると考えています。例えば、データ取得プロセスを見学させて頂いていた結果、「こういうデータが欲しいけど、取得方法的に難しいだろう。どのようにしたら実現できるだろうか？」、「現場の雑談で出てきたこのアイデア、叶えてあげた方が喜ばれるのでは？」という思いから、顧客目線に立った分析を提案することができ、結果としてクライアントへの貢献となっていると思います。
鈴木：同じDSと言えどメンバーそれぞれが異なる専門性を持っているので、DSとしてお互いに刺激を受け合いながら進められるところも魅力に感じているところですね。
井上：今回のプロジェクトだとDSが5人もいるので、技術的な話も盛り上がりますよね。
和田：鈴木さんも感じてらっしゃるとおり、JDSCは境界人材の多さが特長だと思います。データサイエンス方面に興味のあるコンサルタントの方やエンジニアリング経験が厚いデータサイエンティストなど、キャリアの多様性が広いです。学習意欲が高い方も多く、希望すればデータサイエンティストがエンジニアリングやクライアントフェイシングを担当することができます。
鈴木：またプロジェクトの話とも関連しますが、JDSCではそれぞれのメンバーの役割が流動的なので、スキルの幅を広げやすいし、モチベーションも保ちやすいと思います。
井上：そうですね。私もデータサイエンティストですが、今はエンジニアリング方面のスキルを伸ばそうとしています。またJDSCでは全職種向けに日常的にコンサルタント向けの研修が開催されていたりしています。
鈴木：コンサルタント向けの研修は僕も参加してます！コンサルティングファーム出身の方からビジネススキルを学べる機会なので、とても為になっています。
井上：肩書きに縛られずにスキルを伸ばすことができるのもとてもいいところだと思います。コンサルタントの方がSignateに参加していたり、過去にはKaggleでもメダルをとったことがあります。
Signateで入賞された板橋さんの記事：
Q. 最後に、みなさんは今後JDSCでどのようなキャリアを歩んで行きたいと思いますか？
井上：個人的な志向性としてこれからはDSのいわゆる分析スキルだけでなく、データエンジニアリング方面やアプリケーションエンジニア方面にもスキルを伸ばしていきたいと考えているので、今後はデータ処理パイプラインの構築やシミュレーション画面のモック作成など手が伸びるところからどんどん取り組んでいこうと考えています。
鈴木：個人としてはいかにクライアントのビジネス課題を引き出せるか、それをどう解決するかということにも関心があるので、DSだけではなく、コンサルタントとしてのスキルを伸ばして行きたいと思っています。プロジェクトリーダーの和田さんの働き方を参考にしつつ、まずは今のプロジェクトを完遂したいと思います！
和田：私はもっと多くのDXプロジェクトに加わってDSとしての技術を磨いていきたいと思っていますし、プロジェクトリーダーとしての経験ももっと積みたいと思っています。まずは今のプロジェクトで価値を出すことに全力を尽くしつつ、お二人の望むキャリアを実現させられるように頑張っていきます！
仲間募集！
いわゆるDSスキルに限定せず、クライアントフェイシングやエンジニアリングにもスキルを伸ばしていきたいデータサイエンティストの方！現場のビジネスの文脈に合致した分析にこだわりたいデータサイエンティストの方！ぜひ採用サイトをご訪問ください！（他職種の方も絶賛募集中です！）
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